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Enregistrement W2906691128 · doi:10.1080/17476348.2019.1562339

The burden of community-acquired bacterial pneumonia in the era of antibiotic resistance

2018· review· en· W2906691128 sur OpenAlexaff
Paula Peyrani, Lionel A. Mandell, Antoní Torres, Glenn S. Tillotson

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Respiratory Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibiotic resistanceIntensive care medicineStreptococcus pneumoniaePneumoniaIncidence (geometry)Community-acquired pneumoniaDisease burdenPopulationBurden of diseaseDiseaseAntibioticsBacterial pneumoniaEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Community-acquired pneumonia (CAP) is a significant global health problem and leading cause of death and hospitalization in both the US and abroad. Increasing macrolide resistance among Streptococcus pneumoniae and other pathogens results in a greater disease burden, along with changing demographics and a higher preponderance of comorbid conditions. Areas covered: This review summarizes current data on the clinical and economic burden of CAP, with particular focus on community-acquired bacterial pneumonia (CABP). Incidence, morbidity and mortality, and healthcare costs for the US and other regions of the world are among the topics covered. Major factors that are believed to be contributing to the increased impact of CABP, including antimicrobial resistance, the aging population, and the incidence of comorbidities are discussed, as well as unmet needs in current CABP management. Expert commentary: The clinical and economic burden of CABP is staggering, far-reaching, and expected to increase in the future as new antibiotic resistance mechanisms emerge and the world's population ages. Important measures must be initiated to stabilize and potentially decrease this burden. Urgent needs in CABP management include the development of new antimicrobials, adjuvant therapies, and rapid diagnostics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations146
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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